A exploração da implementação de grandes modelos na indústria financeira: da euforia à racionalidade

O surgimento do ChatGPT provocou uma onda de ansiedade na indústria financeira. Este setor, que é profundamente crente na tecnologia, teme ficar para trás em uma era de rápida evolução. No entanto, essa mentalidade ansiosa está gradualmente voltando à racionalidade, e o pensamento das pessoas está se tornando mais claro.

Profissionais do setor bancário descreveram várias fases da atitude da indústria financeira em relação aos grandes modelos: no início do ano, havia uma ansiedade generalizada, preocupando-se em ficar para trás; na primavera, muitas equipes foram formadas para explorar; no verão, dificuldades surgiram durante a implementação, e as pessoas começaram a se tornar mais racionais; atualmente, estão focados em casos de referência, tentando validar cenários de aplicação comprovados.

É importante notar que muitas instituições financeiras já começaram a dar uma atenção estratégica aos grandes modelos. Segundo estatísticas incompletas, pelo menos 11 bancos entre as empresas listadas na bolsa A estão explorando a aplicação de grandes modelos, conforme declarado em seus últimos relatórios semestrais. Com as ações recentes, eles estão realizando um pensamento e planejamento de caminhos mais claros a nível estratégico e de design superior.

Com a profundidade da compreensão dos grandes modelos, a atitude das instituições financeiras também mudou. No início do ano, havia uma esperança generalizada de construir grandes modelos internamente, mas devido à escassez de recursos computacionais, altos custos e outros fatores, agora a atenção está mais voltada para o valor da aplicação. As grandes instituições financeiras tendem a introduzir grandes modelos básicos e a construir modelos empresariais internamente, enquanto as pequenas e médias instituições consideram mais a utilização direta dos serviços dos grandes modelos existentes.

Para resolver os vários desafios no processo de implementação de grandes modelos, as instituições financeiras estão ativamente à procura de soluções. Na área de computação, algumas optam por construir internamente, enquanto outras adotam uma abordagem de implantação híbrida. Na área de dados, cada vez mais instituições começam a valorizar a governança de dados, construindo plataformas de dados e sistemas de governança de dados.

Atualmente, as instituições financeiras geralmente adotam a estratégia de "primeiro interno, depois externo", priorizando a aplicação de grandes modelos em cenários internos. Já existem vários casos de implementação em cenários não centrais, como assistentes de código e trabalho inteligente. No entanto, ainda há uma certa distância até a aplicação profunda nos negócios centrais.

Algumas instituições já começaram a fazer mudanças ao nível do design superior, reestruturando todo o sistema de inteligência e digitalização com base em grandes modelos. Adota-se uma arquitetura em camadas, permitindo que os grandes modelos desempenhem um papel central, ao mesmo tempo que colaboram com modelos menores tradicionais.

A aplicação de grandes modelos também trouxe desafios à estrutura de talentos na indústria financeira. Por um lado, certos cargos enfrentam o risco de serem substituídos; por outro lado, há uma grave escassez de talentos relacionados a grandes modelos. As instituições financeiras estão a cultivar e atrair talentos de várias maneiras para enfrentar esse desafio.

Com a implementação contínua de grandes modelos na indústria financeira, as exigências de habilidades para os profissionais relacionados também estão aumentando. No futuro, os desenvolvedores que dominarem a aplicação de grandes modelos terão uma vantagem competitiva maior. A estrutura de pessoal das instituições financeiras também passará por ajustes e transformações.